小编spi*_*kin的帖子

我是第一次尝试Jupyter控制台,但无法让%matplotlib inline魔法发挥作用.以下是示例会话的屏幕截图:

在我运行第6行后,该图显示在一个单独的窗口中,而第7行没有做任何事情.

当我跑步时%matplotlib --list,inline作为选项之一给出:

Available matplotlib backends: ['osx', 'qt4', 'qt5', 'gtk3', 'notebook', 'wx', 'qt',
'nbagg', 'agg', 'gtk', 'tk', 'ipympl', 'inline']

当我尝试使用另一个后端时,比如说qt5,它会给出一条错误消息,因为我没有安装任何Qt.

ImportError: Matplotlib qt-based backends require an external PyQt4, PyQt5, or PySide
package to be installed, but it was not found.

运行%matplotlib??读取:

 If you are using the inline matplotlib backend in the IPython Notebook
        you can set which figure formats are enabled using the following::

            In [1]: from IPython.display …

我只是尝试使用async/await request-promise并遇到此错误:

RequestError: Error: no auth mechanism defined
      at new RequestError (node_modules/request-promise-core/lib/errors.js:14:15)
      at Request.plumbing.callback (node_modules/request-promise-core/lib/plumbing.js:87:29)
      at Request.RP$callback [as _callback] (node_modules/request-promise-core/lib/plumbing.js:46:31)
      at self.callback (node_modules/request/request.js:188:22)
      at Auth.onRequest (node_modules/request/lib/auth.js:133:18)
      at Request.auth (node_modules/request/request.js:1360:14)
      at Context.<anonymous> (test/routes.js:37:41)
  From previous event:
      at Request.plumbing.init (node_modules/request-promise-core/lib/plumbing.js:36:28)
      at Request.RP$initInterceptor [as init] (node_modules/request-promise-core/configure/request2.js:41:27)
      at new Request (node_modules/request/request.js:130:8)
      at request (node_modules/request/index.js:54:10)
      at Context.<anonymous> (test/routes.js:37:24)

它是我最近构建的一个API端点,它应该在MongoDB中创建一个新用户.它使用Passport策略提供的Basic Auth,我和Postman一起测试它的工作原理.我不确定为什么会抛出这个错误.

我的请求代码(使用Mocha):

it("creates a new user", async () => {
  const options = {
    method: "POST",
    uri: `http://localhost:${process.env.PORT}/api/users`,
    headers: {
      "User-Agent": "Request-Promise",
      "Content-Type": "application/json"
    }, …

我彻底查看了Stack Overflow,但是找不到任何有用的结果.在这一点上,我甚至不确定这是否可行,但因为我只是一个初学者,我以为我至少会问这里.

基本上,我有多个数据集,每个数据集大约有800万行,我不想循环每一行.我在多个地方读到,使用pandas DataFrames,矢量化几乎总是最快的操作,但我想不出一种在没有循环的情况下编写脚本的方法.速度是至关重要的,因为我宁愿不让我的电脑连续工作一个月.

我必须从一个DataFrame中获取两个值,并将它们用作另一个DataFrame的索引,并将值更改为1.假设以下代码:

>>> import pandas as pd
>>> df1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> df1.columns = ['A','B']
>>> df1
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6
>>> df2 = pd.DataFrame(0, index = list(df1['B']), columns = list(df1['A']))
>>> df2
   1  3  5
2  0  0  0
4  0  0  0
6  0  0  0

现在,我有一个像这样工作的for循环:

>>> listA = list(df1['A'])
>>> listB = list(df2['B'])
>>> row_count = len(listB)
>>> for index in range(row_count):
...     col = listA[index] …

我正在通过这个网站学习 JavaScript 。该链接指向我现在正在阅读的特定章节。

在书中，作者讨论了将模块的实现细节保留在本地范围内。他通过以下方式实现了这一目标：

var dayName = function() {
  var names = ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday",
               "Thursday", "Friday", "Saturday"];
  return function(number) {
    return names[number];
  };
}();

我明白这是如何运作的，但我不明白他为什么这样做。他为什么不直接做...

function dayName(number) {
  var names = ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday",
               "Thursday", "Friday", "Saturday"];
  return names[number];
}

...对我来说，这看起来是一个更干净、更易读的代码？考虑到他的目标是保持names在本地范围内，创建嵌套 lambda 似乎是多余的。

在这种情况下使用嵌套函数有什么真正的优势吗？或者他只是将其用于教育目的？

谢谢！